ประโยชน์ของการใช้รูปแบบการบันทึกโมเดลของ TensorFlow สำหรับการปรับใช้คืออะไร
รูปแบบการบันทึกโมเดลของ TensorFlow ให้ประโยชน์หลายประการสำหรับการปรับใช้ในด้านปัญญาประดิษฐ์ เมื่อใช้รูปแบบนี้ นักพัฒนาสามารถบันทึกและโหลดโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมได้อย่างง่ายดาย ทำให้สามารถรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมการผลิตได้อย่างราบรื่น รูปแบบนี้ซึ่งมักเรียกกันว่า "SavedModel" มีข้อดีมากมายที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพและประสิทธิผลของการปรับใช้ TensorFlow
ขั้นตอนการส่งออกโมเดล TensorFlow เพื่อใช้ในอนาคตเป็นอย่างไร
กระบวนการส่งออกโมเดล TensorFlow สำหรับการใช้งานในอนาคตประกอบด้วยหลายขั้นตอนที่ทำให้มั่นใจได้ว่าโมเดลจะปรับใช้และใช้งานในแอปพลิเคชันต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่พัฒนาโดย Google ซึ่งมีชื่อเสียงในด้านความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาด การส่งออกโมเดล TensorFlow ทำให้พกพาสะดวกและทำให้โมเดลเป็นได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง, การขยาย Keras ด้วยตัวประมาณค่า, ทบทวนข้อสอบ
ฟังก์ชัน "export_savedmodel" ทำอะไรใน TensorFlow
ฟังก์ชัน "export_savedmodel" ใน TensorFlow เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการส่งออกโมเดลที่ฝึกแล้วในรูปแบบที่ปรับใช้และใช้ในการคาดคะเนได้ง่าย ฟังก์ชันนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถบันทึกโมเดล TensorFlow รวมถึงสถาปัตยกรรมโมเดลและพารามิเตอร์ที่เรียนรู้ในรูปแบบมาตรฐานที่เรียกว่า SavedModel รูปแบบ SavedModel คือ
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนแรกใน Machine Learning, การคาดการณ์แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์ในระดับ, ทบทวนข้อสอบ